欢迎阅读 ChainFeeds PRO #69。本次内容将包含 L2 网络使用 blobs 情况、Semantic Layer 一个赋予用户和 dApps 更多交易控制权的项目,以及每周更新内容:比特币协议进展、以太坊治理相关、最新研究和进展,和最新论文。
重点
L2 网络使用 blobs 情况
Dragonfly 数据分析师 hildobby 通过分析以太坊 blobs 研究了 L2 网络的存储情况。Blobs 是用于记录和存储链上数据的单元,随着时间推移,存储需求会逐渐增大。因此,许多节点通过「数据修剪」来减小存储量,即定期删除不再需要的历史数据。最近两周经过数据修剪后,节点的存储大小约为 30GB。如果节点选择不进行数据修剪,而是保留完整的 blobs 数据历史,则存储需求会增至 275GB。
然而,并非所有 L2 网络都能充分利用 blobs 的 128kB 容量。数据显示,最近有大约 80% 的 blobs 使用了超过 80% 的容量。像 Base、Arbitrum 和 zkSync 等链通常会充分利用 blobs 提供的存储容量,像 Taiko 和 Worldcoin 等其他链的容量使用率则在逐渐增加。还有一些链,由于链上活跃度较低或受终结性约束的影响,blobs 使用率低于 10%。
Make dApps great again with Semantic Layer
Semantic Layer 提出可编程交易层,旨在减轻 MEV 泄漏。MEV 泄漏是因为区块构建者在排序交易时可以利用前置交易和后置交易策略,从用户和 dApps 中提取价值。这些策略不仅从用户手中夺走了本该属于他们的价值,还给 dApps 带来了收入的流失。在 2022 年,仅通过 MEV 策略,区块构建者和其他中介机构从用户和 dApps 中提取了约 3 亿美元。为了解决 MEV 泄漏的问题,Semantic Layer 提出可编程交易层。Semantic Layer 的可编程交易赋予 dApps 和用户交易排序的控制权,从而重新分配 MEV 收益,用户可以通过这个层设定偏好,确保他们的交易不会被前置或后置,避免被区块构建者利用。dApps 可以设置自己的 MEV 政策,确保能够在中立的 MEV 策略(如套利)中获益,而不会受到恶意策略(如前置交易)的影响。
比特币协议进展
审核依赖于软分叉/限制条款的 Layer 2 方案
Peter Todd 探讨了比特币链上钱包与 Layer 2 解决方案之间的关系。比特币的链上钱包与 Layer 2 解决方案在处理交易和扩展性上有不同的模式和目标。链上钱包的传统模式是一种简单的「一一映射」,即每笔经济交易都会生成一笔区块链交易。这种方式的特点是,交易被记录在区块链上,具有高度的透明性和安全性,但却面临着可扩展性的挑战。比特币区块链的容量有限,因此在高交易量时,交易费用会上升,确认时间变长。为了应对这种限制,Layer 2 解决方案出现,它通过不同的机制在链下(off-chain)处理部分交易,并减少链上的交易数量,从而提高比特币网络的扩展性。例如闪电网络,通过减少链上交易的数量,改进比特币的可扩展性。它的基本理念是,将多个链下的经济交易合并到较少的链上交易中,从而实现扩展性。
为了支持这些 L2 系统,多个软分叉和操作码提议被提出,其目标是为 L2 系统提供必要的基础设施,以实现更高效的共享 UTXO 和链下交易处理。这些提议包括:
OP_Expire:用于限制交易输出的花费时间,防止交易长时间滞留在链上。
SIGHASH_ANYPREVOUT:允许在闪电通道和共享 UTXO 中更灵活地管理交易状态。
CTV(CheckTemplateVerify):通过提前定义交易模板,简化链上交易的验证过程,减少交易体积。
重访「共识清理」提议
比特币安全公司 Wizardsardine 联合创始人 Antoine Poinsot 讨论关于 Matt Corallo 提出的「共识清理」提议中试图解决的比特币协议中的若干漏洞。共识清理提议旨在解决比特币共识规则中的几个严重漏洞,比如时间扭曲漏洞、最差情形下的区块验证时间,以及与默克尔树攻击相关的问题。
时间扭曲漏洞的修复:提议中建议通过改变难度调整机制,确保难度调整周期的时间戳不被恶意操控。具体方法是用上一个周期最后一个区块的时间戳来约束本周期第一个区块的时间戳。作者认为这一修复措施简单且有效,可以有效防止矿工利用时间扭曲漏洞来降低挖矿难度,从而保护网络的安全性。
最差情形下的区块验证时间的修复:提议引入了对传统比特币交易(特别是非隔离见证交易)的额外限制,避免恶意矿工构造极难验证的区块。作者测试了该修复措施,并发现最坏情况下的区块验证时间大幅减少——从原来的3分钟降至5秒钟。这种修复明显提升了区块验证的效率,减轻了矿工利用交易结构拖慢网络的风险。
64 字节交易的修复:提议将小于等于 64 字节的交易判定为无效,以防止恶意交易通过默克尔树漏洞进行攻击。作者认为这一修复措施是合理的,因为64字节的交易在实际应用中几乎没有用处,但可能带来严重的安全隐患。
Bitcoin Optech Newsletter #320
Bitcoin Core 的修改测试:Bruno Garcia 发布了一款自动工具,这个工具会对代码进行随机修改(变异),然后看这些修改后的代码是否会导致现有的自动化测试失败。如果这些变更并没有导致测试失败,那就说明测试可能覆盖得不够充分,某些代码的功能没有被彻底验证。通过这样的方式,开发者可以发现代码中哪些部分的测试还需要加强,确保代码的高质量和可靠性。
基于 DLC 的贷款合同执行:Shehzan Maredia 推出了一个名为 Lava Loans 的贷款系统,它使用了离散对数合约(DLC)技术来执行比特币抵押贷款。假设 Alice 借给 Bob 10 万美元,但是要求 Bob 提供至少两倍于贷款金额的比特币作为抵押(即至少 20 万美元的比特币)。系统中,双方信任的预言机会定期发布比特币兑美元的价格。如果 Bob 的抵押品价值跌破设定的门槛(比如比特币价格下跌导致抵押品少于 20 万美元),那么 Alice 可以自动扣押相当于 10 万美元的比特币。反之,如果 Bob 按时还清了贷款,他可以通过链上提供证明,拿回他的抵押品。
BDK 1.0.0-beta.2:这是比特币开发工具包(BDK)的候选发布版本,模块进行了重构,原来的 bdk crate 分离为多个独立模块,如 bdk_wallet 和 bdk_chain。其中,bdk_wallet crate 已经稳定并提供了 1.0.0 的 API,适用于生产环境。
以太坊
研究和进展
Embedded fee markets and ERC-4337 (part 2)
以太坊基金会成员 Davide 讲解在 ERC-4337(账户抽象)模型下,解决用户出价不透明、交易成本高以及市场竞争不足问题的方案:
引入公开的内存池:让所有打包者看到交易,增加透明度和竞争,避免用户支付过高的费用。
分离打包者和构建者的角色:打包者和构建者分离,有助于市场竞争,用户可以选择费用更低的打包者。
使用预言机系统估算交易量:预言机系统监控内存池,帮助用户了解当前交易数量,准确出价,避免支付过高费用。
共享排序器机制:多个 Layer 2 网络共享排序器,更精确地同步交易数据,提高透明度,帮助用户合理出价。
签名聚合技术:将多个交易签名压缩成一个,减少数据量,降低链上费用,提升交易效率。
打包者费用竞争和退款机制:通过打包者之间的竞争降低费用,并引入自动退款机制,保证用户不会支付不必要的费用。
Layer 2 作为打包者并外包签名聚合:Layer 2 网络充当打包者角色,并外包签名聚合,降低交易成本和复杂性。
Decentralized Anti-MEV sequencer based on Order-Fairness Byzantine Fault-Tolerant (BFT) consensus
以太坊 AI 协议 ORA 团队 KD Conway 介绍了一种基于顺序公平拜占庭容错(Order-Fairness BFT)共识机制的去中心化反 MEV 排序器,旨在对抗 MEV 并确保交易公平性。顺序公平性要求,如果超过半数的诚实节点在接收到一笔交易时,该交易应该在另一个交易之前排序,这样可以避免交易顺序被操纵。该反 MEV 排序器摒弃了单一的中心化排序器,通过引入多个节点组成的排序网络,这些节点共同参与交易的排序决策,避免任何单一节点独自决定交易顺序。由于去中心化系统中可能存在恶意或异常节点,为了确保系统的安全性和可靠性,作者引入了拜占庭容错共识机制。BFT 能够保证,即使有少数恶意节点作恶,系统仍能正常运行,并达成一致的交易顺序。
当用户在 Layer 2 区块链上提交交易时,交易会被发送到排序网络。该网络通过顺序公平 BFT 共识机制决定交易的正确顺序,即使部分节点作恶,系统也能达成共识,确保交易排序的公平性。
PANDAS: A Practical Approach for Next-Generation Data Availability Sampling
Onur Ascigil 介绍了一个名为 PANDAS 的网络层协议,它旨在支持 Danksharding(以太坊扩容解决方案的一部分),并在实现数据可用性采样(DAS)时可以处理 32MB 甚至更大的数据块。PANDAS 的主要目标是在资源有限和潜在恶意节点环境下,提高节点对数据可用性的采样速度,并确保数据块能在较短时间内被验证节点(Validator Nodes, VNs)采样到,从而提高数据的可用性和验证效率。PANDAS 分为两个阶段运行:播种阶段(Seeding)和行/列整合和采样阶段(Row/Column Consolidation and Sampling)。在播种阶段,构建者负责将编码后的 2D 数据块的部分行/列分发给验证节点;在整合和采样阶段,节点对接收到的行或列进行采样和整合,以提高数据块的整体可用性。
Pricing Ethereum Blocks with Vol Markets with Implications for Preconfirmations
ETHGas 团队 Kevin Lepsoe 介绍了以太坊区块的定价策略。将以太坊区块的购买类比于金融市场中的期权交易,并通过结合 DEX 和 CEX 之间的套利机会,推导出购买以太坊区块的最低价格。作者采用 Black-Scholes 模型,结合交易费用和市场滑点,推导出一套区块最低价格的计算方法。计算结果表明,在 ETH 波动率达到 75% 且交易费用为 0.10% 的情况下,5 个连续区块的最低价格应为 6.9 Gwei。该模型不仅适用于单个区块的定价,也适用于多个连续区块的场景。此外,预确认交易能够将以太坊网络本身视为一种金融工具,通过跨交易所套利等操作,实现有效的价值捕获。
Resolving the Dichotomy: DeFi Compliance under Zero Knowledge
Andreas Freund 分析了 DeFi 协议在资产类型和去中心化治理方面所面临的合规挑战。他提出的解决方案是利用区块链原生的合规机制,特别是智能合约和链上可验证的零知识证明(ZKP)。这种方法不仅确保了监管合规、风险管理和交易报告的实施,同时还能保护用户隐私。该框架通过将合规相关的辅助信息(CRAI)附加到链上交易中,实现以隐私保护的方式进行实时合规监控和验证。框架还明确了合规安全的 DeFi 交互模式,包括智能合约钱包、DeFi 合规合约、合规智能合约系统以及通过零知识证明来执行合规规则。这一框架的优势在于能够提供监管合规、风险管理、隐私保护、安全性、多功能性、透明性以及问责性等多重保障。通过采用这样的框架,DeFi 协议可以在保持其核心原则的同时,更好地应对复杂的监管环境。部分解决方案已经在实践中(如合规智能合约系统和合规资产),但仍需进一步扩展其他功能(如智能合约钱包、合规包装合约、DeFi 特定的自定义挂钩等)。
MEV 相关
The MEV Letter #55
Flashbots 团队推出垂直于 MEV 研究领域的 Newsletter,以下是一些重点摘录:
文章《Isolating Attesters From MEV》概述了改变以太坊区块构建和提议方式的提案设计的权衡空间。
论文《Credible, Optimal Auctions via Public Broadcast》研究了公共区块链如何促成可信拍卖的设计,确保拍卖人没有采取策略性行为的动机。
文章《AUCIL: An Auction-Based Inclusion List Design for Enhanced Censorship Resistance on Ethereum》介绍了一种多提议者的包含列表设计,其中聚合者角色通过拍卖授予拥有最大包含列表的参与者。
文章《My (e)thesis: settlement, data availability, execution — in that order》详细阐述了以太坊的去中心化和抗审查性如何为数字资产创造强大的产权保护,以及 rollups 如何在不牺牲安全性的前提下扩展经济活动。
论文《Deanonymizing Ethereum Validators: The P2P Network Has a Privacy Issue》展示了一种在 P2P 网络中去匿名化以太坊验证者的方法,并提出了改善匿名性的建议。
视频《TEEs for Non-Equivocation in Modern Consensus》详细介绍了TEE如何去中介化应用开发者和云服务,以及可信硬件在共识中的应用场景。
视频《Zero Knowledge Podcast: Episode 339 - TEEs》讨论 Andrew 之前在共识、零知识(ZK)、多方计算(MPC)方面的工作,以及目前对 TEE 的关注。
视频《Web3 Summit: Panel: Decentralization and the Next Wave of Regulations》讨论拟议的监管及其对 Web3 的影响。
视频《Scalability Summit - ETHOnline 2024: Multiple Concurrent Proposers》深入探讨 MCP 及其对以太坊以 rollup 为中心的路线图的影响。